Format du dépôt |
Fichier |
Type de dépôt |
Proceedings/Recueil des communications |
Titre |
en
Machine learning for optimized buildings morphosis
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Résumé |
en
The world is rapidly urbanizing, with an increasing number of new building constructions. This involves increasing the world's energy consumption and its associated greenhouse gas emissions. Computational tools are playing an increasing impact on the architectural design process. Recently, Machine learning (ML) has been applied to building design and has evinced its potential to improve building performance. This paper tries to review the use of ML for the building morphosis. We then forecast the use of machine learning for building optimized morphosis in the early design stage particularly for ensuring summer shading and winter solar access between neighbors.
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Auteur(s)
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Khaoula Raboudi
1
, Abdelkader Ben Saci
2
1
ISAMM -
Institut Supérieur des Arts Multimédia de la Manouba
( 457163 )
- Campus Universitaire de la Manouba, 2010, Tunisie
- Tunisie
-
Université de la Manouba [Tunisie] ( 193244 )
2
CRESSON -
Centre de recherche sur l'espace sonore et l'environnement urbain
( 1043355 )
- École Nationale Supérieure d’Architecture de Grenoble, 60 Avenue de Constantine, CS 12636, 38036 Grenoble Cedex 2
- France
-
Ambiances, Architectures, Urbanités UMR 1563 ( 1043353 )
;
-
École Centrale de Nantes ( 111023 )
;
-
École nationale supérieure d'architecture de Nantes ( 205915 )
;
-
Ministère de la Culture et de la Communication ( 300125 )
;
-
Centre National de la Recherche Scientifique UMR1563 ( 441569 )
;
-
École nationale supérieure d'architecture de Grenoble ( 1043352 )
;
-
Université Grenoble Alpes ( 1042703 )
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Comité de lecture |
Oui
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Licence |
Paternité - Pas d'utilisation commerciale - Pas de modification
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Langue du document |
Anglais
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Date de production/écriture |
2020-05
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ISBN |
978-1-4053-7753-9
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Vulgarisation |
Non
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Audience |
Internationale
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Date de publication |
2020-10-15
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Volume |
Proceedings of the 2nd International Conference
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Page/Identifiant |
1-5
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Lieu de publication |
New York, NY, United States
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Titre du congrès |
DTUC '20: Digital Tools & Uses Congress
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Date début congrès |
2020-10-15
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Date fin congrès |
2020-10-17
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Ville |
Virtual Event Tunisia
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URL éditeur |
https://dl.acm.org/doi/pdf/10.1145/3423603.3424057
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Domaine(s) |
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Sciences de l'Homme et Société/Architecture, aménagement de l'espace
-
Informatique [cs]/Intelligence artificielle [cs.AI]
-
Informatique [cs]/Apprentissage [cs.LG]
-
Informatique [cs]/Modélisation et simulation
-
Informatique [cs]/Ingénierie assistée par ordinateur
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Éditeur commercial |
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Association for Computing Machinery
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Éditeur scientifique |
-
E. Reyes, G. Kembellec, F. Siala-Kallel, L. Sfaxi, M. Ghenima, I. Saleh
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Organisateur du congrès |
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Classification ACM 2012 |
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acm2012.ACM2012/Computing methodologies
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acm2012.ACM2012/Computing methodologies/Artificial intelligence
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acm2012.ACM2012/Computing methodologies/Machine learning
-
acm2012.ACM2012/Computing methodologies/Machine learning/Machine learning approaches
-
acm2012.ACM2012/Applied computing
-
acm2012.ACM2012/Computing methodologies/Modeling and simulation
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acm2012.ACM2012/Human-centered computing
-
acm2012.ACM2012/Human-centered computing/Interaction design
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Classification ACM 1998 |
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I.: Computing Methodologies
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I.: Computing Methodologies/I.2: ARTIFICIAL INTELLIGENCE
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I.: Computing Methodologies/I.2: ARTIFICIAL INTELLIGENCE/I.2.6: Learning
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I.: Computing Methodologies/I.6: SIMULATION AND MODELING
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K.: Computing Milieux
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Voir aussi |
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https://www.youtube.com/watch?v=WM8OfGoei-U&list=PLQ-yK9SSf8ketolUYdObTBKoph6y3p9im&index=13
-
https://www.youtube.com/watch?v=WM8OfGoei-U
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Mots-clés |
en
Machine learning, building morphosis, solar access, shading
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DOI |
10.1145/3423603.3424057 |